陶杰
作品数: 38被引量:32H指数:3
  • 所属机构:湖州师范学院信息与工程学院
  • 所在地区:浙江省 湖州市
  • 研究方向:自动化与计算机技术
  • 发文基金:国家自然科学基金

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2022年
联邦学习的提出解决了在隐私保护下完成多客户合作的机器学习问题,而激励客户参与联邦学习是模型性能提高的一个重要前提。针对客户数据非独立同分布特征会导致联邦学习性能下降这一问题,考虑预算约束下,设计了基于单位数据成本和数据特征—EMD距离的客户端筛选方式,提出一种有效的联邦学习激励机制(EMD-FLIM),从理论上证明了机制具有诚实性,即每个客户会诚实披露数据成本和数据分布信息,同时机制具有预算可行性、个人理性及计算有效性。实验结果显示,提出的激励机制在数据分布不平衡情况下模型精度至少能达到数据量最优选择(不考虑激励)下的94%以上,与不考虑数据分布特征的激励机制相比较,模型精度平均可提高5%以上。
顾永跟钟浩天吴小红陶杰张艳琼
关键词:激励机制
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刘利民陶杰高璐林梦帆查琳侯向华闫萍马陈艳
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设计了一个安全监护终端设备和综合服务网站。终端设备通过GPS模块接收地理位置信息,通过GPRS模块的TCP/IP协议发送给Internet上的服务器。服务器实现教育功能及终端位置查询功能,并通过谷歌地图显示。
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2024年
本研究以初生羔羊信息预测羔羊断奶体重,预测结果作为判断对初生羔羊是否需要进行早期饲喂、治疗等干预的依据。本研究收集了湖州某羊场8 836只羊的性别、血统号、出生日期、羔皮品质、初生体重、同胎羔数、断奶体重等信息,通过观察特征间关系,使用斯皮尔曼秩相关系数进行特征相关性检测,筛选出4个重要特征变量(性别、出生月份、初生体重、同胎羔数),基于这些重要特征变量运用线性回归、随机森林、XGBoost、支持向量机回归、深度神经网络模型(DNN)对羔羊断奶体重进行回归预测。结果显示:5种模型的预测值与真实值误差小于1.5 kg的正确率均在81%以上,其中构建的DNN模型正确率可达88.40%,均方误差(MSE)值为2.96,平均绝对误差(MAE)值为0.87,均为最优。对预测的羔羊体重进行排序,以二分类形式判断是否需要干预饲喂,得出混淆矩阵与受试者工作特征曲线(ROC)图,显示DNN模型效果最好。
顾永跟时元婷殷雨洋黄杰陶杰陶杰张艳琼
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